La información recogida por ECIS (Sistema Europeo de información del Cáncer) indica que el cáncer de mama es el tumor más frecuente entre las mujeres en España, diagnosticándose en 2020 un total de 34 mil nuevos casos. Eso significa que el 30% de los cánceres del total de tumores diagnosticados en mujeres tienen su origen en la mama, con un impacto social muy importante.
En este contexto, es fundamental que las nuevas tecnologías, y en concreto la Inteligencia Artificial (IA), se incorporen al estudio de esta patología y particularmente a la ayuda al diagnóstico por la imagen de la misma.
Superado el concepto de amenaza de la IA asociada al diagnóstico por la imagen, estas herramientas se han desarrollado en ‘Canon Medical’ con una clara vocación de ayuda a los profesionales sanitarios para la realización de un diagnóstico más preciso, dedicando menos tiempo a tareas que la tecnología ya permite automatizar y preparar gracias al entrenamiento de algoritmos, entre otros. Todo ello nos permite ofrecer a los profesionales sanitarios imágenes de mayor calidad, incorporando funcionalidades de detección y cuantificación, de manera que podemos reducir la carga de trabajo mejorando los tiempos en el diagnóstico, integrándolo a su vez en el circuito clínico del servicio de radiología e incorporando comparativas con estudios previos.
‘Canon Medical’ ha incorporado el Deep Learning en las aplicaciones de visualización avanzada para estudios de Resonancia Magnética. Un método éste que hemos introducido también en el ámbito de la oncología y, dirigido especialmente a los estudios de Mama, con el fin de ayudar en el diagnóstico. La aplicación Canon Olea BreastApp, de manera automática detecta, caracteriza, segmenta y cuantifica lesiones en la mama susceptibles de malignidad. Finalizado el proceso, BreastApp genera el informe estructurado basado en BI-RAD ATLAS incluyendo los datos cuantitativos e imágenes clave.
Si a la incorporación de este tipo de soluciones de Visualización Avanzada con elementos de IA, unimos los resultados de la labor investigadora orientada a la identificación de patrones de comportamiento de los tumores mediante el uso de tecnologías de caracterización tumoral, Radiómica, podemos avanzar en el que es uno de nuestros objetivos finales que no es otro que facilitar a los profesionales sanitarios herramientas para conseguir personalizar el tratamiento sobre la base del conocimiento de su efectividad.
Este artículo forma parte del Dosier Corresponsables: Día Mundial contra el Cáncer, promovido pro CRIS contra el cáncer.
